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博睿数据2021年半年度董事会经营评述

博睿数据2021年半年度董事会经营评述

  自成立以来,博睿数据始终秉承“以数据赋能IT运维”的理念,致力为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务。公司主要业务属于IT运维管理(ITOM)领域的重要分支——应用性能管理(APM)行业。公司产品可通过监测、分析、优化企业软件应用的性能状况,如APP是否卡顿崩溃、交易的响应时间、服务器负载情况等,帮助企业精准定位影响其软件应用使用性能和用户体验的原因,助力企业加速数字化转型进程。公司产品可供IT运维人员、开发人员、技术支持人员、前端业务人员等不同角色使用,可贯穿前端网页、APP应用、中端网络和后端服务器应用,提供端到端的统一监控视角;从界面交互的操作层到业务逻辑层,最后直击代码底层,实现全栈溯源;利用机器学习技术创建动态基线来判定客户的应用和业务交易的健康标准,自动发现业务异常,最终以可视化图表的方式向客户展示。公司是一家为企业级客户提供应用性能管理服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务的高新技术企业,主营业务属于IT运维管理领域内的重要分支——应用性能管理行业,是应用性能管理(APM)行业的领先厂商。公司的核心产品为“数字体验监测产品”、“应用发现跟踪和诊断产品”两大类别,并在核心产品线中加载了“智能运维”能力。经过十余年发展,构建起以应用性能管理产品为核心,以大数据分析与智能运维产品为未来发展方向的多维度、一体化产品格局。根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引(2012年修订)》,公司属于软件和信息技术服务业(分类代码:I65)。根据《国民经济行业分类和代码表(按第1号修改单修订)》(GB/T4754-2017),公司所处行业为“信息传输、软件和信息技术服务业”门类中的“软件和信息技术服务业”。随着IT系统复杂度提升、信息量剧增、分布式架构兴起、系统环境高动态化等趋势发展,传统的IT运维监测软件已逐渐落后,以APM产品为代表的可实时进行端到端一体化监控、具备智能分析能力的应用性能管理软件逐渐引领市场需求。在全球应用性能管理领域,北美市场起步较早。市场经过多年的发展,已全面形成有效、完整的市场竞争格局。从2015年开始,云计算、物联网、人工智能、大数据技术的发展带动周边产业迅速崛起,数字经济蓬勃发展。因此中国应用性能管理行业的需求日趋强烈,迎来蓬勃的发展势头。随着传统行业数字化转型进程不断加速,APM相关产品及服务正不断向金融、航空、制造等传统行业延伸。国内数字化业务的蓬勃发展势必将带动应用性能管理行业的增长。根据Gartner机构预测数据,全球APM市场在2020年约为44.8亿美元,到2023年的复合年增长率为11.1%1。①新基建国家战略的推进将加速各行业的数字化升级进程,带来更广泛的行业机遇国内企业数字化转型已经不是陌生的话题,然而对于不同行业,其数字化转型的步伐却有着明显差距。新媒体、新零售等行业由于具备先天的互联网属性,信息化水平较高,其数字化转型已经取得了阶段性成果,且APM产品在上述行业中的渗透程度较高。而汽车、电力、医疗、建筑、工业、农牧业等传统领域,由于其自身信息化水平较低,数字化转型进程较为缓慢,但其庞大的业务规模和稳定增长的用户群体都决定了其未来的数字业务规模巨大。伴随着更多传统行业逐步将数字业务置于其经营和战略的核心地位,其对应用性能管理服务的需求也将快速增长。因此,发力向传统行业不断渗透,提供符合相关行业需求的APM产品与解决方案,与各传统行业的标杆客户寻求合作是当下国内应用性能管理行业发展的必然趋势之一。在IT技术迅猛发展的时代背景下,信息安全被提升到了国家战略的高度,IT国产化的呼声也越来越高。应用性能管理产品作为数字化时代的信息化基础设施,在我国信息化与数字化过程升级、传统产业改造与现代服务业发展方面发挥出不可替代的基础支撑作用。因此,APM产品国产化趋势明显,特别是在政府、金融、能源等国民经济重点领域。随着国内网络基础设施的不断完善,以及企业数字化转型进程的持续加速,国内的APM产品也日渐完善与成熟。由于国内厂商更容易理解国内复杂的IT系统环境以及国内企业的实际需求,本土化优势开始显现,国内APM厂商的市场空间进一步释放。目前,国内APM行业尚处于市场竞争格局未完全形成,各类企业迅速抢占市场,整体处于高速繁荣发展的阶段。数字化转型将继续推动数字业务增长,数据量规模将大量增加,且IT环境复杂度日趋提升。这也导致从分散的监控工具的角度去监控与管理IT系统不足以保证数字业务成功。企业需要改变其监控方式,建立自上而下从基础架构到应用程序的监控与管理能力,并实现IT系统与用户体验的关联分析,持续提升数字化业务的可观测性。因此,端到端、全链路、面向业务与用户体验的统一监控平台是当前APM产品主要的发展方向。虽然今天的“监控类”产品在ITOM领域中还是相对独立的运维工具,但未来其将向邻近领域逐渐延伸,与另外两大类别——自动化工具和IT服务管理工具(ITSM)高度集成、紧密融合,形成“监”、“管”、“控”三位一体的IT运维管理生态体系,全面提升企业IT运维服务架构的自动化程度和灵活性。首先,监测工具可与自动化工具(如应用程序发布编排工具)相集成,在软件的敏捷开发和运营实践(DevOps)工具链中高度融合,发挥协同作用,对企业软件应用迭代更新的有效性做出自动化智能决策,减少应用更新过程中繁复的手动流程。其次,监测工具可与IT服务管理工具相集成,加载了人工智能技术的监测工具可以帮助IT管理部门精准告警,甚至可在问题蔓延前预警问题,自动管理和调配IT系统资源,实现性能问题的全自动预警、告警、决策与管理。①建设功能完备、高性能、一体化的应用性能管理产品,实现端到端全链路的全栈式的监控,研发技术难度高应用性能管理产品涉及注入事务流程模拟及回放技术、探针大规模自动化部署技术、多语言多系统框架数据采集技术、海量数据603138)实时处理分析技术等多项监测技术难点,在监测数据的采集、处理、存储及分析等环节均有较高的要求。同时应用性能管理产品需要满足高性能、稳定性、可扩展性、跨平台、跨语言的要求,这需要开发商具备优秀的软件架构能力和底层技术研发能力。②应用性能管理产品需搭载AI能力实现分析与决策智能,人工智能技术门槛较高AIOps是将AI技术应用到IT运维领域,提升效率和创造现实价值的“工程化”过程。在AI技术应用的过程中将面临多项技术难点。1数据来源:《Magic Quadrant for Application Performance Monitoring》,Gartner算法的应用是以数据为前提的。IT系统除常规的服务器配置、资源占用情况等信息外,业务在运行时会产生大量的日志、异常、告警、状态报告等海量数据。在有数万台服务器的场合下,每天产生的数据量是数亿级的,存储量是TB级别的。而这些海量的数据也往往来自于不同的IT运维工具。如何对海量的数据进行收集、清洗、存储、关联分析等,保证AIOps平台的高质量的数据来源是一个技术难点。目前,机器学习是AIOps的重要手段,同时还涉及自然语言处理,高级搜索,知识图谱等人工智能技术的应用。如何将这些领先的技术综合应用到IT运维领域达成实际“工程化”的落地效果而非AIOps的简单算法落地,是面临的另外一个挑战。当前复杂的业务模型使得定位故障很困难,发现根因问题成本较高。一个问题的追查往往需要多部门合作,开发、运维人员相互配合分析。现在的大规模系统很难找到一个能掌控全局的人。通过AI技术进行故障定位、告警处理、根因分析、故障自愈可以大幅度降低问题的追查难度,提升运维效率。但是并非用了人工智能或机器学习,故障定位的效果就一定很好,这取决于很多因素,首先需要建立复杂业务系统的关联性,为智能化提供自动化、标准化的支持。在此基础上针对智能化的能力比如特征工程、算法模型、参数调整、数据清洗等,也需要不断地调整和学习。③新兴技术导致IT系统更新频繁,应用复杂度急剧升高带来监控的新技术挑战当下,企业正逐步加快数字化变革的步伐,导致IT系统更新频繁,应用复杂度急剧升高。微服务、容器化等云原生技术也从之前仅有技术型公司关注的前沿技术逐渐在传统企业中兴起,同时云计算服务则早已经成为企业大规模运营数字业务所必备的技术服务。越来越多的前沿技术正在被广大企业大规模应用,使得APM产品对数据采集和分析的难度与成本大幅提高。因此,增强APM产品及服务对于当下新兴技术的适应性,更好的兼容云计算、容器化、微服务等创新技术也是应用性能管理行业发展的重要技术挑战。(1)公司产品性能优越,构建了一整套自主可控的知识产权体系和产品体系,具有较强的技术先进性。公司自成立以来始终坚持自主创新,紧跟传统互联网、移动互联网、云计算、大数据、人工智能等行业前沿技术的发展变革,持续不断的推陈出新。公司专注于企业IT运维管理中的应用性能管理领域,以APM相关产品和技术为主体,围绕企业数字化转型过程中对应用性能管理的需求和实践,持续开展创新迭代,已自主研发27项核心技术,形成了覆盖桌面端采集、移动端采集、服务端采集、数据存储和分析、AI智能分析五大领域的技术群,在多项技术领域已取得业内领先地位,并获得7项已授权技术发明专利,65项在申请技术发明专利,71项软件著作权。公司持续发力机器学习、文本语义分析、图像处理等前沿技术领域,进一步加强产品的融合分析能力,打造应用性能监测产品的智能引擎,已构建了一整套自主可控的知识产权体系和产品体系,具有较强的技术先进性。公司具有成熟并完善的应用性能监测产品体系,可贯穿前端网页、APP应用和后端服务器应用,且产品线已逐步拓展至智能运维、网络性能监测、大数据分析、质量控制等临近市场,提供端到端、全链路、面向业务与用户体验的统一智能监控平台能力,在国内厂商中拥有较强的产品优势。公司具备良好的客户资源和品牌形象。随着企业数字化转型进程不断推进,公司通过多产品组合的整体解决方案,帮助客户优化用户体验,提升IT运维水平。目前,公司客户已涵盖互联网、金融、新媒体、云服务、制造业等多个行业,并长期服务各行业的头部客户,合作关系稳固,客户粘性较强,在长期市场竞争中处于优势地位。3、报告期内新技术、新产业300832)、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势企业正逐步加快数字化变革的步伐,应用复杂度急剧升高,导致IT系统更新频繁。为适应海量、高并发、应用快速部署升级、资源弹性拓展的需求,微服务、容器化等技术成为企业IT架构的主流趋势,而云计算服务则已经成为企业大规模运营数字业务所必备的技术服务。云计算、容器与微服务技术的发展使得IT运维和故障检测难度大幅提升,传统人力排查方式已经无法高效、准确定位系统故障,应用性能监测(APM)逐渐成为更加重要的监控手段。因此,增强APM产品及服务对于当下新兴技术的适应性,更好的兼容云、容器化、微服务等主流技术也是应用性能管理行业发展的重要一环。智能运维,将人工智能应用于运维领域,结合大数据和机器学习等技术,提升IT运维效率,实现机器自我学习、自行分析决策、自动化执行脚本,进一步解决自动化运维无法解决的问题。Gartner早在2016年即已提出基于大数据及算法的智能运维概念,根据Gartner预测,2023年,40%的DevOps团队将使用AIOps平台功能来增强应用程序和基础架构的监控工具2。AIOps增强了IT运维的能力,包括异常检测、事件关联和根本原因分析,以改善监控、服务管理和自动化任务。因此企业对AIOps的兴趣与日俱增,希望通过AIOps能力使IT运营变得更加主动和可预测的方式。IT系统复杂化和高动态化已成为现代信息技术发展的大趋势。构成IT系统的组件规模持续扩大,组件之间的交互模式也日趋复杂,且各组件的变化越来越频繁,由此将引发IT运维数据种类及规模的指数级增长。传统的IT运维软件各自之间相互独立,存在数据割裂,主要依靠大量人力凭借经验逐个排查系统各组件之间的问题,运维质量低下、耗时耗力、成本高昂,却仍无法快速、精准的定位并解决性能问题。未来,国内的IT运维管理市场将由低效的传统运维逐步向智能运维过渡,通过加载“机器学习”、“深度学习”等先进的人工智能技术,真正实现IT管理服务体系的高度智能化和完全自动化。可以说,具备统一监控视角,且加载了AIOps能力的应用性能监测产品将逐步替代传统IT监测软件。目前,中国的5G商用计划已逐步启动,5G具备更高速率、更低时延和更大用户连接能力等显著特征,不仅能满足人与人的通信,还能满足人与物、物与物的通信,万物互联、人机交互的时代即将到来。5G网络的规模化布局将进一步刺激物联网相关产业的飞速发展,相关应用也将大量涌现,诞生如智能交通、智能医疗、智能家居、智慧农业、智慧物流、车联网等新兴业态,物联网终端设备类型和规模也随之爆发式增长。如何提供卓越的用户感知体验将成为物联网应用提供商面对的巨大挑战,也将成为应用性能管理行业的巨大潜在市场。根据艾瑞咨询测算,2019年中国物联网连接量达到55亿个,同比增速高达75.6%。到2023年,中国物联网连接量将增长至150亿个3,APM厂商将从物联网设备应用性能管理的需求中充分挖掘市场机遇。2数据来源:《Market Guide for AIOps Platforms》,Gartner3数据来源:艾瑞咨询《中国商业物联网行业研究报告》发布时间:2021-03-08报告期内公司新增软件著作权8件。截至报告期末,公司已获发明专利7项,软件著作权71件。经过多年技术积累,形成的核心技术包括“移动端APP在线事务流程脚本录制及自动回放技术”、“服务端应用逻辑拓扑结构自动发现技术”、“海量数据大并发实时接入与在线项,在数据的采集、处理、存储、分析等环节均具有较强的技术优势。报告期内获得的知识产权列表公司加强研发能力建设,为了完善“以数据赋能IT运维”为理念的产品生态,构建更加敏捷、自动和智能的IT运维管理体系,加大了对技术服务人员的引进及培养力度等研发投入,造成研发人员人数增长,以及与之相关的薪酬等费用随之增长。报告期内,营业收入为62,514,344.05元,较上年同期下降14.58%,归属于上市公司股东的净利润为-48,273,209.55元,较去年同期下降344.45%,主要原因是收入有所下滑,人员规模扩张导致成本费用增长。具体参见“第二节公司简介和主要财务指标”之“六/公司主要会计数据和财务指标说明”。公司始终坚持技术驱动发展,以技术创新为导向、产品创新为核心的发展战略,依托“产品+技术”的双轮驱动,以应用性能监测技术为核心,通过大数据技术和AI技术赋能核心产品,为企业级客户提供优质的应用性能管理产品及服务。公司以具有竞争优势的泛ITOM产品体系为核心,完善“以数据赋能IT运维”为理念的产品生态,构建更加敏捷、自动和智能的IT运维管理体系。为了巩固在APM领域的技术优势和产品优势,公司通过招募行业优质的研发人员,增强核心人才的储备;持续加大研发投入,提升技术创新水平,强化核心产品线的“智能运维”能力;依托于服务互联网客户的技术积累和产品优势,布局和渗透传统领域客户,为进一步强化APM领域的发展奠定了良好的基础。公司历来重视产品与技术创新,报告期内,公司产品在产品技术创新和生态开放性方面取得较大成果。BonreeSDK产品推出全维分析的产品能力,可以让用户按照自己设定的分析维度进行全维度数据分析,大幅提升了SDK产品的数据分析能力和产品价值。BonreeSDK产品完成后台架构升级,进一步降低对硬件资源的需求,提升了平台的稳定性,顺利交付12306客户完成超大日活量的平稳上线。移动端被动式性能和用户体验采集技术新增了对RNFlutter、CorNet、阿里云mPaas等开发框架的支持,进一步提升了BonreeSDK产品的数据采集能力和兼容范围。公司将AI的能力进一步落地,在智能告警产品中支持了异常检测和趋势预测的能力,用户不仅能对当前的指标进行AI的异常分析,也能够对指标的趋势预测,实现双态化(当前态与未来态)的监控能力。公司已完成建设云平台能力1.0,构建完善的saas化产品能力,包括账号、权限、文档中心、API、搜索、工单等等,为用户提供企业级产品体验,提升产品的标准性体验与自服务能力。①推出全新的BonreeSaaSCloud平台,初步整合全线被动式产品的公共平台能力,如用户账号体系、权限与套餐、License与计费管理,为公司被动式产品整体进行SaaS化运营转型构建基础能力平台。②BonreeServer、BonreeSDK、BonreeBrowser、BonreeDataView四款产品实现对BonreeSaaSCloud平台接入,并完成了统一UI/UE风格的改造和优化,实现全线被动式主营产品用户体验的一致性。公司核心产品线完成信创化部署能力建设,实现在主流国产服务器(鲲鹏、飞腾、海光等)、国产操作系统(麒麟、统信等)、以及国产中间件等信创环境的兼容技术开发,完成相关部署和稳定运行测试,进一步拓展了公司产品的适用环境。同时Bonree的智能探针能力能够监控国产化操作系统、服务器、中间件的性能,并对部署在相关软硬件上的应用进行性能监控,保证部署在国产化软硬件之上的应用体验。BonreeServer、BonreeSDK、BonreeBrowser、BonreeDataView四款产品进行后台架构和实施方案的改造和升级,完成对国产化信创环境的兼容,为公司未来拓展信创相关业务打下良好的基础。BonreeNet推出阿里云版本V1.0,并顺利上线阿里云公有云平台,初步完成公司云生态战略落地的第一步。报告期内,公司进行了营销体系的梳理、组织结构的调整,绩效管理体系的调整;为了进一步激励销售人员,公司推出了更为有效的激励机制。第二季度,公司着重进行了市场推广,举办了“服务可达达者为先-博睿数据2021年战略升级发布巡展”北京站,提出建立以用户为中心的服务可达为目标的全新的IT指标体系。公司提出建立以用户为中心,服务可达为目标的全新的IT建设理念,基于公司DEM、NPM、APM产品体系,实现从代码到用户访问全过程的应用体验管理优化,网络性能智能感知,服务性能管理。当服务可达的数据链DNA实现后,再把代码到用户访问全过程的TelemetryData整合到统一智能运维数据平台DataView,实现一体化、标准化、可视化的智能运维数据中台。数据链DNA这一创新模型的实现为客户提供IT运维全链路整体解决方案,提升最终用户应用体验。公司专注于为企业级客户提供优质的应用性能管理产品和服务,重点服务行业头部大客户,客户粘性较强,合作关系稳固。销售策略是以行业为主导,通过行业头部客户的成功案例,在行业内部做快速的推广。公司主要客户在互联网领域有深圳市腾讯计算机系统有限公司、百度在线网络技术(北京)有限公司等;新媒体领域有人民网股份有限公司、新华网603888)股份有限公司等;金融领域有中信建投601066)证券股份有限公司、中国建设银行股份有限公司等;另有华为软件技术有限公司、中国电信601728)股份有限公司云计算分公司等其他领域的客户。公司通过与云平台的战略合作,触达更广泛的用户群体,共同构建合作共赢的行业生态,推动高效、可靠、更具生产力的产业数字化生态体系的建设。BonreeNet推出阿里云版本V1.0,并顺利上线阿里云公有云平台,初步完成公司云生态战略落地的第一步。报告期内公司经营情况的重大变化,以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项公司所处行业为知识密集型、技术驱动型产业,对专业技术人员依赖性强、人员流动率高、知识结构更新快。公司为了增强长期持续盈利能力,持续吸纳核心人才,人员规模不断扩张。如若未来人员规模进一步扩张,人力成本增加过快,而公司新客户、新产品、新业务的开拓速度未达预期,或者市场进一步竞争加剧,导致收入增长速度低于成本费用的增速,短期内可能存在经营业绩下滑或亏损的风险。1、APM行业是典型的技术密集型新兴行业,新产品和新技术的发展非常活跃,若公司不能及时、准确的把握国内外相关行业最新的技术和产品的发展动态,或不能将相关新产品和新技术快速掌握,并实施应用产业化,则有可能被相关行业竞争对手超越,公司产品的市场竞争力将会明显下降,最终对公司整体经营业绩造成不利影响。2、APM行业是高新技术行业,目前国内从事本行业资深技术人才较为匮乏。若公司无法从相关行业引入或自行培养新的高级技术人才,则可能造成公司产品和技术发展落后于市场发展的风险,最终形成对公司经营业绩的不利影响。3、公司为高新技术企业,拥有多项知识产权,是公司生存和发展的根本。公司已与核心技术人员和涉密员工签订了《保密及竞业禁止协议》,但仍不能完全规避知识产权及核心技术失密的风险。如果出现知识产权和核心技术人员离职导致技术机密泄露的情况,即使公司借助司法程序寻求保护,仍需为此付出大量人力、物力及时间成本,将给公司的生产经营和新产品的研发带来不利影响。公司的营业收入来自于为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务。公司收入存在一定的季节性分布特征,一般而言,第一季度收入较低,第四季度收入较高。公司收入季节性特征主要受软件销售业务季节性因素影响,对于软件销售业务,客户基于其预算管理制度,通常会在每年年末编制下一年的IT采购计划及采购预算,次年上半年完成采购方案制定、询价、确定供应商、签订合同、合同实施等多个步骤,因此在第四季度完成产品交付和验收的情况较多。由于受上述季节性因素的影响,在完整的会计年度内,公司财务状况和经营成果表现出一定的波动性,公司经营业绩面临季节性波动的风险。随着公司业务规模不断扩大,各报告期末应收账款逐年增加。受到新冠肺炎疫情的持续影响、市场宏观经济状况的影响以及部分客户自身经营状况的影响,客户付款流程滞后,应收账款有所增加。尽管公司已经制定了适当的信用政策,但公司若未能继续在实际运营中对应收账款进行有效管理,或客户经营状况发生重大困难,则公司可能面临因应收账款发生坏账而影响公司经营业绩的风险。公司所处应用性能管理行业为知识密集型、技术驱动型产业,对专业技术人员依赖性强、人员流动率高、知识结构更新快。目前,我国的IT信息技术日新月异,各企业对专业技术人才的竞争日益激烈,人力成本不断上升。公司虽然自成立以来已培养了具有较强专业技术和项目实践经验的人才,形成了稳定的核心技术团队,但随着公司业务进一步发展,对人才的需求将不断增加。随着未来经济不断发展、城市生活成本上升以及政府部门社会保障政策执行的调整,公司的人力成本可能存在上升的风险。如果出现核心技术人员流失,或由于市场人力成本上升速度过快未能及时引进新的专业人才,将对公司业务发展造成不利影响,降低公司竞争力,影响公司的长期稳定发展。公司自设立以来业务规模不断扩大,人员亦规模迅速扩张,对管理流程、内部控制、资源整合、各部门协调工作、技术研发、市场开拓等各方面提出了更高的要求。如果公司管理层不能适应业务及人员规模扩大带来的变化,不能及时对管理体系和管理流程进行调整,将会降低公司的运行效率,公司的日常经营将可能受到一定影响。APM行业整体具备较高的行业壁垒,且公司是国内行业的先行者之一,目前在行业内已形成较强的技术和产品优势。未来,随着APM行业的快速发展,市场竞争将会加剧,行业内新进入者和海外参与者将不断涌现。若公司不能持续进行技术创新和产品开发,保持核心竞争力,则日益激烈的行业竞争可能将影响公司未来的经营业绩。2020年年初新冠肺炎疫情席卷全球,冲击全球经济。国内疫情目前逐渐缓和,随着疫苗的研发成功,国内的经济形势进一步稳定向好,但全球疫情防控形势不容乐观,增加了国内疫情防控的压力,国内经济面临的不确定性增多,有可能延迟客户的招投标进度以及公司项目的实施进度,从而对公司经营带来不利影响。本次募集资金将主要用于用户数字化体验产品升级建设项目、应用发现跟踪诊断产品升级建设项目、研发中心建设项目和补充流动资金。由于项目投资规模较大,市场环境、技术发展趋势具有不确定性,在项目实施过程中,公司面临着市场竞争加剧、技术研发不能紧跟行业变化趋势、市场开拓未能达到预期的风险,可能导致项目不能如期完成或不能达到预期收益,进而影响公司的经营业绩。2014年10月30日,本公司经北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市国家税务局和北京市地方税务局批准并公示认定为高新技术企业,证书编号为GR4,有效期三年。到期后,公司2017年10月25日,经北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市国家税务局和北京市地方税务局批准并公示继续认定为高新技术企业,证书编号为GR3,有效期三年。到期后,2020年12月2日,经北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市国家税务局和北京市地方税务局批准并公示继续认定为高新技术企业,证书编号:GR3,有效期三年,高新技术企业可适用15%的企业所得税优惠税率。若公司高新技术企业认定条件发生变化导致未来公司不能被认定为高新技术企业或者无法享受研发费用加计扣除优惠政策,可能对公司的经营业绩产生一定影响。公司在国内APM行业的技术实力趋于行业前列。公司自成立以来始终坚持自主创新,紧跟传统互联网、移动互联网、云计算、大数据、人工智能等行业前沿技术的发展变革,持续不断的推陈出新。在为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务的过程中,公司建立了一支专注为各行业客户群体提供服务的业务及技术专家队伍。截至报告期末,公司已获发明专利7项,软件著作权71件。经过多年技术积累,形成的核心技术包括“移动端APP在线事务流程脚本录制及自动回放技术”、“服务端应用逻辑拓扑结构自动发现技术”、“海量数据大并发实时接入与在线项,在数据的采集、处理、存储、分析等环节均具有较强的技术优势,为公司的持续创新能力奠定了良好基础。目前公司已掌握了模拟用户监测和真实用户监测所需的覆盖多种主流操作系统平台和多种互联网服务模式的数据采集技术,可从数据的深度和广度两个维度,全面满足客户多样化的数据采集需求。同时,公司基于以数据为核心的现代大数据管理架构,研发了先进的数据处理引擎,具备海量数据的高并发实时接入、存储、在线与离线分析计算能力。在数据采集功能全面、精细的基础上,公司已具备成熟的端到端全链路数据融合分析计算、跨多层架构关联分析、底层代码全栈溯源的数据分析能力。以上述技术为基础,公司构建了具备统一性、可扩展性和全生命周期的应用性能管理体系,在行业内具有较强的技术优势。公司以“IT质量管理与业务质量管理相结合”的理念作为产品研发的立足点,经过十余年发展,构建起以应用性能管理产品为核心,以大数据分析与智能运维产品为未来发展方向的多维度、一体化产品格局,将企业从“事后发现问题、紧急处理”的IT运维思路逐渐向“事前预警问题、事中快速定位问题、事后溯源”的理念引导。公司紧跟科技前沿的发展趋势,经过十余年坚持不懈的探索和创新,陆续攻克了多项监测技术难点,从早期仅有的传统PC端模拟用户监测技术,逐步扩展到移动端监测、数据处理和分析、基于机器学习能力的智能运维等多项领域,至今已积累了多项软件著作权、专利和核心技术。公司的产品线也从早期单一的网页监测产品,逐渐演变到目前完整的应用性能监测产品体系,且产品线还逐渐向网络性能监测、大数据分析等领域不断延伸,在行业内已形成了较强的技术和产品优势。

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  迄今为止,共9家主力机构,持仓量总计168.83万股,占流通A股16.01%

  近期的平均成本为61.45元,股价在成本上方运行。空头行情中,并且有加速下跌的趋势。该股资金方面呈流出状态,投资者请谨慎投资。该公司运营状况不佳,暂时未获得多数机构的显著认同,长期投资价值一般。

  限售解禁:解禁55.5万股(预计值),占总股本比例1.25%,股份类型:首发战略配售股份。(本次数据根据公告推理而来,实际情况以上市公司公告为准)

  股东人数变化:半年报显示,公司股东人数比上期(2021-03-31)增长71户,幅度2.73%

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